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过敏，哮喘，糖尿病和/或癫痫病.docx
按照此政策为过敏反应，哮喘，糖尿病和/或癫痫病的学生提供的程序，并将跨越参考政策208学生残疾适应和政策207对小学和中学生口服药物的管理。尽管不可能创建一个无风险的环境，但学校工作人员和父母/监护人可以采取重要步骤来最大程度地减少潜在的威胁生命的情况，包括以下情况：3.1.1清楚地表达了父母/守护者，学校工作人员和学生和学生自己的预期角色和责任； 3.1.2建立通讯和实施计划，以向父母/监护人，学生，员工传播信息，并包括与具有其中一个或多个诊断的学生直接联系的其他人；
HBA1C作为血脂异常的标记在2型VDIABETES MELLITUS访问三级卫生保健中心
这是一项在尼泊尔加德满都市Chhauni的Shree Birendra医院生物化学系从2022年11月至2023年进行的横断面研究。这项研究是在获得尼泊尔陆军卫生科学研究所（NAIHS）机构研究委员会（Regd No.665）。书面同意是从120名参与者那里获得的，表达了他们参加研究的意愿。在EDTA小瓶和血清分离器管中至少八个小时禁食后收集静脉血液样本。HBA1C。使用COBAS C 311（美国Roche Diagnostics，USA）分析了血清的空腹血糖（FBG），总胆固醇，甘油三酸酯（TG），高密度胆固醇（HDL）和低密度胆固醇（LDL）。通过
澳大利亚糖尿病循证临床指南
证据概况：总体效果估计和研究参考文献。总结：基本证据的概述和简要回顾。证据的确定性：高：我们非常确定真实效果接近估计效果。中等：我们对估计效果有一定把握。真实效果可能接近这个效果，但有可能存在显著差异。低：我们对估计效果的信心有限。真实效果可能与估计效果存在显著差异。非常低：我们对估计效果的信心非常小。真实效果可能与估计效果存在显著差异。决策证据：有益和有害影响、证据质量和对人们偏好的考虑的简要描述。理由：描述上述要素如何相互加权并得出当前建议的方向和强度。实用信息：有关治疗的实用信息和任何特殊考虑的信息。改编：如果该建议改编自另一份指南，请在此处描述任何更改。讨论：如果您以用户身份登录，您可以在此处对具体建议发表评论。参考文献：建议的参考文献列表。
重新想象糖尿病护理报告2024
FitterFly是一家ISO-13485认证的数字健康公司，专门用于2型糖尿病的数字疗法。我们提供营养，健身，压力和睡眠管理的生活方式干预措施，旨在减少和维持健康的血糖水平和体重。我们结合了尖端技术和个性化的教练来做到这一点。我们的结果已在全球顶级糖尿病以及代谢健康会议和出版物上呈现和/或出版。
BCDIABETES内部安装循环
在2020-AUG-1 BCDAIBETES开始支持开源（DIY）人工胰腺系统的内部装置（AID，也称为“自动胰岛素输送”辅助工具），并使用无管的Omnipod Dash-Dash-Dash-DASH-DASH-DEXCOM G6和iPhone＆Android AID算法。这是带有手机运行Androidaps的设置的图片。尽管不是加拿大卫生批准的，但BCDIABETES认为当前版本的LOOP（Master Branch）是最佳入门级开源援助，可用于大多数具有良好家庭支持的成年人和儿童。Loop是一种保守算法，我们估计迄今为止，我们对全球35,000多名个人和1320 BCDiabetes客户的估计已安装。在BCDIABETES上，其各种口味中的环比零售辅助工具更优选，因为BC Pharmacare对Omnipod System＆Dexcom G6/7的大多数给定覆盖范围更负担得起，并且仅部分覆盖零售援助组件。
内分泌学和糖尿病的历史地标
我都受到了我所有的学术和职业生活的启发和驱动，总是渴望解开并渴望分享，我希望在您身上灌输一些魔术内分泌学灌输给我的！尽管它相对较新，而且新鲜的升天晋升为医学分支的等级，但内分泌学的历史发展还是令人兴奋的。很长一段时间以来，我查找了内分泌学领域的主题，我很难知道，关于内分泌学里程碑和地标的工作对于激素的仰慕者和一般医学史而言是令人耳目一新的。写这本书是一次艰辛但值得的旅程。我们旨在提供一本书，使读者很难放下书，这本书使读者想要更多并了解更多。
用随机尿液 ACR 检测 2 型糖尿病患者糖尿病肾病的发生率及其相关危险因素
摘要 目的：利用随机尿液 ACR 比值确定 2 型糖尿病患者的糖尿病肾病发病率并确定其相关危险因素。 研究设计：描述性横断面研究。 研究地点和持续时间：本研究于 2023 年 2 月 1 日至 2023 年 7 月 31 日在巴基斯坦白沙瓦穆罕默德教学医院 (MTH) 医学部进行。 方法：共调查了 150 名 2 型糖尿病患者。样本量是使用 WHO 样本量计算器计算的，使用一项参考研究，2 型糖尿病患者糖尿病肾病的患病率为 10.8%；置信区间 = 95%，误差幅度为 5%。 结果：标准差 ± 5.146，平均年龄为 49 岁。有 87 名（58%）女性和 63 名（42%）男性。对 150 名受试者的随机尿液 ACR 进行了分析。其中，47 名（31%）患有微量白蛋白尿（少于 300 mg/m），28 名患者（19%）患有大量白蛋白尿（超过 300 mg/m），而 6 名（4%）患有终末期肾病，GFR < 30 ml/m -1.73 m2。对 150 名受试者进行了一项研究以确定糖尿病肾病的状况。其中，81 名（54%）患有糖尿病肾病，69 名（46%）没有。结论：使用随机尿液 ACR 比率，我们的研究表明 46% 的 2 型糖尿病患者患有糖尿病肾病。糖尿病病程 5-10 年的患者的发病率为 24%，糖尿病病程 11-15 年的患者发病率为 26%。糖尿病病程16至20年的患者发病率为50%。总之，糖尿病病程越长，患糖尿病肾病的风险就越大。
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。
2/2024 |糖尿病相关截肢
统计（DRG统计），该统计是由德国联邦统计办公室收集的，用于医院服务的成本帐户[15]。DRG统计数据包含有关患者的年龄，性别和居住地的形成，以及有关GER的所有大约1900万个医院病例的疾病和手术的信息。由于DRG统计数据不包含有关收入和教育的信息，因此德国社会经济剥夺指数（GISD版本2022 V 0。2）[16]用于社会经济差异。该指数包括所有地区（称为克雷斯）的教育，就业和收入状况的信息，并将其分为奎因瓷砖，范围从低到高社会经济剥夺[17]。五分位数1反映了社会经济贫困较低的地区，五分位数2至4中等贫困的地区和五分位数5个地区的社会经济贫困较高的地区。GISD通过患者的居住区与医院统计数据相关。
